Описание
Сбер разрабатывает единую корпоративную агентную платформу, которая станет точкой взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами. Платформа должна понимать намерения пользователя, учитывать контекст диалога, планировать выполнение задач, подключать специализированных агентов и инструменты, объединять результаты и запрашивать подтверждение перед критичными действиями.
Задачи
•Проектировать и реализовывать единую корпоративную агентную платформу
•Создавать главного агента-оркестратора и специализированных агентов
•Разрабатывать реестр инструментов
•Управлять контекстом и состоянием
•Реализовывать межагентное взаимодействие
•Интегрировать платформу с корпоративными системами
•Обеспечивать безопасность и наблюдаемость
•Тестировать качество
•Обеспечивать отказоустойчивость
•Планировать и декомпозировать сложные пользовательские задачи
•Выбирать специализированного агента или инструмент
•Реализовывать параллельное выполнение независимых задач
•Управлять состоянием долгоживущих сценариев
•Работать с краткосрочной и долгосрочной памятью
•Контролировать циклы, timeout, retry и fallback
•Разрешать конфликтующие результаты нескольких агентов
•Реализовывать human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями
•Защищать систему от бесконтрольного поведения и необоснованных действий агентов
•Реализовывать типизированные сообщения между агентами
•Разрабатывать контракты задач и результатов
•Делегировать задачи
•Управлять общим и изолированным контекстом агентов
•Реализовывать очереди и приоритеты задач
•Обеспечивать синхронное и асинхронное взаимодействие
•Передавать управление между агентами
•Трассировать цепочки выполнения
•Предотвращать зацикливание
•Обеспечивать повторное выполнение и идемпотентность
•Обрабатывать частичную недоступность агентов и инструментов
•Проектировать API и типизированные контракты
•Интегрировать новый функционал в существующие системы
•Работать с очередями сообщений и фоновыми задачами
•Разрабатывать долгоживущие и асинхронные процессы
•Проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка
Требования
•От 3 лет коммерческой backend-разработки
•Опыт технического проектирования распределённых систем
•Практический опыт работы с LLM и агентными системами
•Опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля
•Умение работать в условиях неполных требований и постепенно формировать целевую архитектуру
•Способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов
•Практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows
•Понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и обычным чат-ботом
•Опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры
•Сильное знание Python
•Знание Async/await и конкурентного выполнения
•Знание FastAPI, Pydantic и pytest
•Знание REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events
•Понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов
•Будет плюсом: агентный или LLM-продукт, доведённый до пилотной либо промышленной эксплуатации
Условия
•Офис в Москве на период испытательного срока, после испытательного срока возможен гибрид
•Ежегодный пересмотр зарплаты
•Структура дохода: оклад + годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
